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基于搜索机制密度聚类的支持向量预选取算法
搜索机制 支持向量机 预选取
2009/8/6
支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中具有许多特有的优势，但支持向量的选择过程复杂。该文利用聚类技术的特殊性能，提出基于搜索机制的密度聚类算法，该算法通过一种简单的搜索策略可将密度高于一定限度的对象聚为一类。将该算法用于支持向量的预选取，可减少训练样本数目，提高支持向量机的训练速度。从仿真实验可以看出，通过基于搜索机制密度聚类的支持向量预选取，训练样本数目可减少2/3以上，线性可分的数...
半监督SVM的工作集样本预选取方法
半监督SVM 遗传FCM 样本预选取
2009/7/24
针对传统的半监督SVM训练方法把大量时间花费在非支持向量优化上的问题，提出了在凹半监督支持向量机方法中采用遗传FCM（Genetic Fuzzy C Mean，遗传模糊C均值）进行工作集样本预选取的方法。半监督SVM优化学习过程中，在原来训练集上（标签数据）加入了工作集（无标签数据），从而构成了新的训练集。该方法首先利用遗传FCM算法将未知数据划分成某个数量的子集，然后用凹半监督SVM对新数据进行...
支撑矢量预选取的双色Voronoi图方法
支撑矢量机 Voronoi图 双色Voronoi图
2009/3/18
支撑矢量机是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的模式识别方法，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，在支撑矢量机中，支撑矢量的选取相当困难,成为其应用的瓶颈问题。该文利用Voronoi图在特征空间特有的构造特性，提出了一种预先选取支撑矢量的新方法——双色Voronoi图方法。该方法针对数据在空间的分布特性，在训练支撑矢量机以前，利用样本数据的双色Voronoi图确定候选...
基于向量投影的支撑向量预选取
支撑向量机 向量投影 预选取
2007/11/1
支撑向量机是近年来新兴的模式识别方法，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.但在支撑向量机中，支撑向量的选取相当困难，这也成为限制其应用的瓶颈问题.该文对支撑向量机的机理经过认真分析，研究其支撑向量的分布特性，在不影响分类性能的前提下，提出了基于向量投影的支撑向量预选取法，从训练样本中预先选择具有一定特征的边界向量来代替训练样本进行训练，这样就减少了训练样本，大大加快了支撑向...